تعتبر عناصر علم البيانات بمثابة مقدمة لعلوم البيانات للأشخاص الذين ليس لديهم خبرة في البرمجة، الهدف هو تقديم مجموعة فرعية صغيرة وقوية من (Python) تتيح القيام بعمل حقيقي في علم البيانات بأسرع ما يمكن.
ما هي عناصر علم البيانات
1- معرفة المجال
- المهارة الأكثر أهمية في وظيفة علم البيانات هي معرفة المجال، وفي حين أنّ نتائج الرياضيات التطبيقية المتقدمة مثل التعلم الآلي مثيرة للإعجاب دون فهم الحقيقة التي تصفها هذه النماذج، فإنّها تخلو من المعنى ويمكن أن تسبب ضررًا أكثر من نفعها ويحتاج أي شخص يقوم بتحليل مشكلة إلى فهم سياق المشكلات والحلول المحتملة.
- موضوع علم البيانات ليس البيانات نفسها ولكن الحقيقة التي تصفها هذه البيانات، وعلم البيانات يدور حول الأشياء والأشخاص في العالم الحقيقي وليس حول الأرقام والخوارزميات.
- لكل مجال من مجالات التحقيق أو النشاط البشري منهجيات مختلفة لجمع البيانات وتحليلها، ويتبع تحليل البيانات الهندسية الموضوعية نهجًا مختلفًا للبيانات الذاتية حول الأشخاص أو البيانات غير المهيكلة في مجموعة نصية.
2- المعرفة الرياضية
- يستخدم المحلل المهارات الرياضية لتحويل البيانات إلى رؤى قابلة للتنفيذ، وتتكون الرياضيات من الرياضيات البحتة كعلم والرياضيات التطبيقية التي تساعدنا على حل المشكلات.
- نطاق الرياضيات التطبيقية واسع وعلم البيانات انتهازي في اختيار الطريقة الأنسب، وتُعد الأنواع المختلفة من نماذج الانحدار ونظرية الرسم البياني وتجميع (k-mean) وأشجار القرار، وبعض الأدوات المفضلة لعالم البيانات.
- يُعد التطبيق الإبداعي للرياضيات التطبيقية المعقدة أحد العاملين المميزين بين تحليل الأعمال التقليدي وعلم البيانات.
3- علوم الكمبيوتر
- يتم تخزين معظم المعلومات التي جمعتها منظمة على الورق وأرشفتها في مجلدات كبيرة وكان تحليل هذه المعلومات مهمة شاقة استغرقت ساعات عديدة من نسخ المعلومات إلى تنسيق مفيد للتحليل.
- تُعد جميع البيانات تقريبًا موردًا إلكترونيًا، ولإنشاء قيمة من هذا المورد يقوم مهندسو البيانات باستخراجها من قاعدة بيانات ودمجها مع مصادر أخرى وتنظيف البيانات قبل أن يتمكن المحللون من فهمها.
